文章目录
- 本文链接
- https://zh.wikipedia.org/wiki/频率调制
- 用Python模拟FM/PM调制解调过程波形变化
- 频率调制
- 我的
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- 打死他
- 调频(英语:Frequency Modulation,缩写:FM)是一种以载波的瞬时频率变化来表示信息的方式。(与此相对应的调幅方式是透过载波幅度的变化来表示信息,而其频率却保持不变。)
- 在模拟应用中,载波的频率跟随输入信号的幅度直接成等比例变化。在数字应用领域,载波的频率则根据数据串行的值作离散跳变,即所谓的频率键控(FSK)。
- 调频技术通常运用在甚高频(VHF)上的高保真音乐和语音的无线电广播。普通的(模拟)电视的音频信号也是透过调频方式传递。窄带形式的调频广播(N-FM)限于商业上的语音通讯和业余无线电领域,广播中使用的调频技术则一般称为宽带调频(W-FM)。
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调频技术还用于大多数的模拟VCR,包括家庭视频系统VHS,用于记录视频信号的亮度(黑和白)信息,不过是在中频段使用。调频是用于录取视频磁带时唯一不造成大的信号走样的调制技术,因为视频信息的所包含的频谱范围很广,从几个赫兹到几十兆赫,同均衡器工作时很难将噪声信息保持在-60dB以下。调频方式也使磁带处于饱和状态,起到降噪的作用,同时接收端的调频捕获效应基本消除了透印和前回声等现象。如果在信号上加上一个连续的导频音,就像在Video2000以及许多Hi-band 格式上作的那样,机械抖动可以得到有效的控制,从而有助于时时基校准。
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频率调制与解调的原理非常简单,就是把基带信号作用于发射信号的频率上,通过改变信号的频率,从而实现传递信息的原理。
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解涛就是一个逆过程,实时的鉴别信号的频率,从而恢复出调制在频率上的信号
https://zh.wikipedia.org/wiki/频率调制
公式中,f(τ), 是振荡器的瞬时频率
- 指的是把载波的频率改变,以此来达到信息传播的目的。
- 若欲传送信号(即基带)为
xm(t)
x_{m}(t) 而正弦载波为
xc(t)=Accos(2πfct) - 其中 fc 为载波的基频,
- Ac 是载波的幅度,调制器将基带数据信号与载波结合起来得到了传输信号
调频(英语:Frequency Modulation,缩写:FM)是一种以载波的瞬时频率变化来表示信息的调制方式。(与此相对应的调幅方式是透过载波幅度的变化来表示信息,而其频率却保持不变。)在模拟应用中,载波的频率跟随输入信号的幅度直接成等比例变化。在数字应用领域,载波的频率则根据数据串行的值作离散跳变,即所谓的频率键控(FSK)
用Python模拟FM/PM调制解调过程波形变化
频率调制
- 我们已经知道调制是一种利用含有信息的信号,来改变载波信号某个参数的过程。
- 请回想一下,在振幅调制中,我们改变的参数是振幅。
- 在频率调制(FM)中,是利用调制信号将载波的频率调高、降低或保持不变。
- 本节将进一步介绍FM,并分析AM与FM接收器的差异。
- 在频率调制(FM)信号中,载波频率随着调制信号增加或减少。其偏离载波频率的频率偏移量,与调制信号的振幅有关。
- 频率偏移的改变速率则与调制信号的频率有关。
- 图17. 40分别显示利用方波与正弦波的调制信号,来调制载波频率的情形。
- 当调制信号振幅位于正向最大值时,载波频率最高,当调制信号振幅位于负向最大值时,载波频率最低。
我的
调频(Frequency Modulation),顾名思义,就是利用待传输信号将载波信号的频率改变来传递信息,待到接收端接收到信号时,在将传输信号解调制出来。
振幅调制中,我们改变的参数是振幅。在频率调制中,是利用调制信号将载波的频率调高、降低或保持不变。
- 若欲传送信号(即基带)为 x m ( t ) x_m(t) xm(t), 而载波为连续正弦波
s ( t ) = A c c o s ( ω c t + φ 0 ) s(t)= A_ccos(\omega_ct +\varphi_0) s(t)=Accos(ωct+φ0) - 其中 w c w_c wc 为载波的基频,
- A c A_c Ac 是载波的幅度,调制器将基带数据信号与载波结合起来得到了传输信号
则调频信号则为
S m ( t ) = A c o s [ w c ( t ) + φ ( t ) ] S_m(t)= Acos[w_c(t) +\varphi(t)] Sm(t)=Acos[wc(t)+φ(t)]
- 由于要保证传输信号的频率相对于载波改变,所以必须有
d φ ( t ) d t \frac{d\varphi(t)}{dt} dtdφ(t)可变,一般为 d φ ( t ) d t = K f m ( t ) \frac{d\varphi(t)}{dt}=K_fm(t) dtdφ(t)=Kfm(t)
- 因此得到调频信号为
S F M ( t ) = A c o s [ w c ( t ) + K f ∫ m ( τ ) d τ ] S_{FM}(t)=Acos[w_c(t)+K_f\int m(\tau) d\tau] SFM(t)=Acos[wc(t)+Kf∫m(τ)dτ]
- 则解调的时候就是根据输入信号获得 m ( t ) m(t) m(t)的过程